Використання ШІ в навчанні фізико-технічних дисциплін в контексті STEM
DOI:
https://doi.org/10.31649/2524-1079-2024-9-2-064-069Ключові слова:
ШІ, освітній процес, STEM, інноваційні платформи, здобувачі вищої освіти, фізико-технічні дисципліниАнотація
Стаття присвячена аналізу використання штучного інтелекту у навчанні фізико-технічних дисциплін у контексті STEM-освіти. Розглядаються сучасні інструменти та технології, такі як віртуальні лабораторії (Labster), обчислювальні платформи (Wolfram Alpha), адаптивні навчальні системи (Cognitive Tutor) та моделі глибокого навчання. Особливу увагу приділено перевагам ШІ, включаючи персоналізацію навчання, автоматизацію оцінювання, моделювання складних фізичних процесів та інтеграцію експериментальних даних у освітній процес закладів освіти різного типу та профілю.
У статті висвітлено практичні кейси, зокрема використання нейронних мереж для прогнозування динаміки фізичних систем, застосування симуляцій для вивчення різних розділів фізики, а також підтримку самостійної роботи здобувачів вищої освіти через інтерактивні платформи. Узагальнено переваги ШІ для підвищення ефективності навчання, розвитку аналітичного мислення в суб’єктів навчання та формування навичок вирішення реальних технічних задач.
Запропоновані рекомендації щодо інтеграції ШІ в освітні програми фізико-технічного профілю спрямовані на вдосконалення міждисциплінарного підходу, розширення доступу до сучасних навчальних ресурсів та розвиток soft skills за напрямами STEM у суб’єктів навчання.
Посилання
Byrne, D., & Callaghan, G. (2014). Complexity theory and the social sciences. Routledge. [in English].
Chen, D., & Stroup, W. (1993). General system theory: Toward a conceptual framework for science and technology education for all. Journal of Science Education and Technology, 2(3), 447–459. URL: https://doi.org/10.1007/BF00694427 [in English].
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278. URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510 [in English].
David, Ruth A.; Nielsen, Paul. (2016). Defense Science Board Summer Study on Autonomy. URL: https://apps.dtic.mil/sti/citations/AD1017790. [in English].
Fraunhofer IKS. (2023). URL: https://www.iks.fraunhofer.de/en/publications/publications/2023.html [in English].
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. [in English].
Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001 [in English].
McLaren, B. M., Scheuer, O., & Mikšátko, J. (2010). Supporting collaborative learning and e-discussions using artificial intelligence techniques. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 20(1), 1–46. https://doi.org/10.3233/JAI-2010-0001 [in English].
Rapoport, A. (1986). General system theory: Essential concepts & applications. CRC Press. [in English].
Von Bertalanffy, L. (1968). General system theory: Foundations, development, applications. George Braziller. [in English].
Xu, W., & Ouyang, F. (2022). A systematic review of AI role in the educational system based on a proposed conceptual framework. Education and Information Technologies, 27, 4195–4223. URL: https://doi.org/10.1007/s10639-021-10774-y [in English].
Xu, W., Ouyang, F. (2022). The application of AI technologies in STEM education: a systematic review from 2011 to 2021. IJ STEM Ed 9, 59. https://doi.org/10.1186/s40594-022-00377-5 [in English].
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 8
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.